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跨南四湖二級(jí)壩交通橋工程多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)警體系構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)

橋梁監(jiān)測(cè)受其結(jié)構(gòu)復(fù)雜及荷載變化的影響,數(shù)據(jù)要求較高。為檢驗(yàn)橋梁主體結(jié)構(gòu)的受力狀況和承載能力是否符合設(shè)計(jì)要求,以確定能否交付正常使用,需構(gòu)建橋梁動(dòng)載監(jiān)控系統(tǒng),對(duì)橋梁在動(dòng)載情況下?lián)隙取⒊兄亓俊?nèi)部應(yīng)變、表面應(yīng)變等方面的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)進(jìn)行優(yōu)化,提高系統(tǒng)檢測(cè)性能;設(shè)置各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的闊值,并對(duì)橋梁工作狀態(tài)下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最終實(shí)現(xiàn)水利橋粱健康診斷功能。

本項(xiàng)目依托南四湖二級(jí)壩溢流壩交通橋項(xiàng)目,以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、空間感知等新一代信息技術(shù)為核心,以多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合為基礎(chǔ),輔以視頻監(jiān)控手段,開(kāi)發(fā)了基于遺傳算法優(yōu)化的長(zhǎng)時(shí)間序列的灰色預(yù)測(cè)模型,初步建立了南四湖二級(jí)壩交通橋智能感知的監(jiān)測(cè)預(yù)警體系,搭建橋粱動(dòng)載信息監(jiān)控平臺(tái)。該平臺(tái)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析LA(Link Analytics)篩查,實(shí)時(shí)監(jiān)控水利橋粱的撓度、應(yīng)變、動(dòng)載信息等相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)南四湖二級(jí)壩溢流壩交通橋進(jìn)行實(shí)時(shí)車輛載重量監(jiān)測(cè)、動(dòng)載監(jiān)控可視化、動(dòng)載信息診斷管理、處理分析橋粱實(shí)時(shí)撓度變化與應(yīng)力水平等幾方面監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)了針對(duì)南四湖二級(jí)壩交通橋的健康診斷及三維可視化,提升了以交通橋?yàn)楹诵牡慕煌ㄑ信小②厔?shì)預(yù)測(cè)和指揮決策能力。

成果的先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn):

(1)基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、空間感知等新一代信息技術(shù),開(kāi)發(fā)了基于遺傳算法優(yōu)化的長(zhǎng)時(shí)間序列的灰色預(yù)測(cè)模型,建立了南四湖二級(jí)壩交通橋智能感知的監(jiān)測(cè)預(yù)警體系,提升了橋梁的交通研判、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和運(yùn)行管理能力。

(2)針對(duì)同一類型不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),提供了一種多源異構(gòu)且不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)異常值的檢測(cè)算法,保證了數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量與可靠性。

(3)利用多源數(shù)據(jù)融合的方法,實(shí)時(shí)監(jiān)控橋梁的撓度,應(yīng)變、動(dòng)載信息等相關(guān)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了橋梁的健康診斷及三維可視化。

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